De la información a la elección: un ejercicio sobre movilidad entre escuelas
Por Ivana Templado / FIEL – Iba a decir que por (de)formación profesional me atraían más los números que las palabras, pero la verdad es que no, me gustan ambos. Pero sí es cierto que a veces para entender mejor ciertas ideas y visualizar problemas necesito mirar gráficos, relaciones, interacciones… y los números me ayudan un poco más para eso. El mes pasado me quedé pensando mucho en la nota de Alejandro Morduchowicz[1] en la que analiza los pros, contras, limitaciones, posibilidades y resquicios o ambigüedades que están presentes tanto en la actual Ley de Educación Nacional (LEN, 26206/06), como en las reformas previstas en el proyecto de la Ley de Libertad Educativa (LLE).
A partir de esas elucubraciones, fui iterando hasta llegar a este ejercicio que me ayudó a pensar a mí, y acá lo comparto por si ayuda a alguien más. Un análisis bien hecho es una estimación de equilibrio general, y este ejercicio, claramente, no es eso. Sólo quiero ver si logro entender mejor qué se modificaría en el statu quo actual con un cambio que contempla el proyecto LLE: la publicación de desempeño de las escuelas.
El acceso de esa información, por un lado, puede hacer reaccionar (o no) a las familias; esa reacción puede traer aparejadas decisiones de cambio, esos cambios pueden transformar la estructura del sistema, los que a su vez pueden modificar las asignaciones de recursos del Estado. Y, desde ya, todas esas decisiones y movimientos no son independientes.
Vamos por partes, ¿qué significa informar sobre la calidad de una escuela? El proyecto LLE establece que, al publicar esta información deberán aplicarse metodologías capaces de distinguir la contribución específica de una institución del efecto atribuible a las características iniciales y socioeconómicas de sus estudiantes. Y justamente este es el primer punto importante, el puntaje promedio observado de una escuela combina esos dos componentes: las características de los alumnos más el aporte de la escuela. Separar este segundo componente es primordial. En lo que sigue de la nota, llamaremos puntaje al puntaje bruto, global, proveniente de evaluaciones estandarizadas; y eficacia a la medición “neta” de las características iniciales.
Ahora, saber si una escuela es eficaz ¿es importante para las familias? Hmm… ni. Si miramos la literatura, vemos que el rendimiento académico importa en la elección, pero convive con otras dimensiones, como la cercanía y la composición socioeconómica de las escuelas. Las familias parecen responder más al desempeño de los pares que a la efectividad o valor agregado del establecimiento (Burgess et al., 2015; Abdulkadiroğlu et al., 2020). No obstante, evidencia experimental de Rumania muestra que brindar información clara a las familias sobre el valor agregado puede orientar la elección hacia escuelas más eficaces, aunque como un componente más, sin desplazar preferencias por otras características también valoradas (Ainsworth et al., 2023). Por otro lado, las familias pueden no conocer todas las escuelas disponibles, pueden tener percepciones equivocadas sobre su calidad y subestimar incluso el número de alternativas existentes. Por esto, reducir sólo los costos de búsqueda, es decir, tener acceso a la información, no garantiza por sí solo, mejores elecciones. (Agte et al, 2024)
En síntesis, una familia puede desconocer alternativas; puede recibir la información pero no comprenderla; puede entenderla y, aun así, valorar más la distancia, la jornada, un determinado proyecto pedagógico o los vínculos sociales; o puede preferir otra institución, pero encontrar barreras de precio, vacantes o admisión.
Los resultados, en síntesis
Para quien prefiera quedarse en estas primeras páginas: resumo acá los tres resultados que me parecieron más destacables del ejercicio. Adelanto que se hizo sobre datos reales, del ámbito urbano porque es donde la capacidad de elegir de las familias tiene chances de llevarse a cabo, pero de solo cinco jurisdicciones (por cuestiones de tiempo de procesamiento). Las cinco jurisdicciones se eligieron como representativas de la distribución entre los sectores público/privado. El desarrollo completo —parámetros, datos y robustez— viene después, para quien quiera meterse en el detalle.
Ahora sí, primero, el derecho a elegir no genera automáticamente movilidad. Por ejemplo, si asumimos que sólo una proporción de las familias estarían dispuestas a cambiar de escuela (llamamos ρ a esa proporción), entonces, con un porcentaje de familias dispuestas a reconsiderar su elección del 20%, sólo cerca de 11,5% efectiviza el cambio, porque la restricción de capacidad de las escuelas más elegidas empieza a actuar rápido y limita posibilidades.
Segundo, la elección por escuelas de mejor desempeño, provoca una reasignación que aumenta la participación del sector privado en los dos escenarios que se simulan. Pasa de 49% a 53% en la estructura de oferta balanceada (50/50 estatal y privado); y de 31% a 35% en otra con menor peso privado inicial (70/30 estatal y privado). Esto ocurre porque las escuelas privadas están relativamente más concentradas en la parte alta de la distribución de desempeño, sea cual sea la métrica publicada.
Tercero, el indicador que se publique —puntaje bruto o eficacia ajustada por composición socioeconómica— importa para saber qué escuelas puntuales ganan o pierden atractivo, pero pesa poco sobre el resultado agregado: la diferencia en la participación privada entre informar una u otra métrica no supera medio punto porcentual en las configuraciones analizadas. Es importante destacar que esto no responde a ninguna valoración diferencial de las familias por alguno de los índices – no incorporé ese parámetro por simplicidad—, sino a que, si bien puntaje y eficacia son dos rankings distintos, al estar fuertemente correlacionados, generan una reasignación agregada parecida, aunque no siempre muevan a las mismas escuelas.
El análisis más detallado
Sin llegar a un modelo complejo, realizo un ejercicio donde miro el movimiento de la matrícula de cada escuela de acuerdo a su puntaje, nivel de eficacia y algunos parámetros que contemplen ciertas decisiones relevantes (ver cuadro metodológico al final).
- Se utiliza un parámetro ρ (rho) que representa la proporción máxima de familias que, frente a la nueva información, reconsideraría un cambio de escuela[2]. Se plantean tres escenarios para ρ=10% 20% y 30%. Estos valores no son estimaciones para la Argentina, se utilizan únicamente para evaluar cómo cambia el resultado cuando la respuesta de las familias es menor o mayor.
- Pero, como cambiar tiene costos: traslado, búsqueda, adaptación del estudiante, pérdida de vínculos, compatibilidad con los horarios familiares, se incluye un segundo parámetro: Δ (delta) que representa cuántos percentiles mejor debe estar una escuela alternativa para que se tome la decisión de cambiar[3]. La simulación considera: Δ = 5, 10 y 15.
- Y por último, se añade también una restricción a la oferta. Ninguna escuela puede incorporar, en esta primera ronda, nuevos alumnos por más del equivalente al 20% de su matrícula inicial. Si la demanda supera ese límite, los alumnos que no encuentran vacante permanecen en su escuela de origen (este supuesto busca evitar que una escuela muy demandada pueda aumentar excesivamente su matrícula, en el corto plazo).
Para ilustrar estos mecanismos utilizamos dos configuraciones urbanas reales, sin presentarlas como predicciones para esas jurisdicciones sino como escenarios que permiten observar cómo cambia el ejercicio con estructuras de oferta distintas, teniendo en cuenta sobre todo la marcada tradición de oferta privada del país. En una, el sector privado concentra alrededor de un tercio de la matrícula y el estatal los dos tercios restantes. En la otra, ambos sectores de gestión están prácticamente balanceados 50 y 50.
Para cada escuela contamos con dos señales, su puntaje promedio en Aprender y una medida de eficacia, estimada mediante un modelo multinivel que compara los resultados de cada institución teniendo en cuenta características observables de los alumnos y de sus hogares[4]. No se trata de una medida causal de valor agregado porque no se dispone de puntajes previos individuales comparables, por eso se denomina eficacia.
Antes de simular ningún movimiento, analizamos qué tan diferentes son las dos señales. En las cinco jurisdicciones analizadas – elegidas como representativas de distintos tipos de estructura estatal/privada del país-, los rankings según puntaje y eficacia estimada están fuertemente correlacionados. Sin embargo, hay diferencias dependiendo del sector. En el conjunto de las cinco jurisdicciones, el 9% de las escuelas estatales aparece en el cuartil superior según puntaje bruto, porcentaje que sube a 12% cuando se utiliza la medida ajustada. Mientras que en las privadas ocurre lo contrario: 61% pertenece al cuartil superior por puntaje y 56% por eficacia estimada.
El Gráfico 1 muestra las escuelas urbanas de estas cinco jurisdicciones que se encuentran en el 25% superior de puntaje o eficacia. En el cuadrante superior izquierdo se observa a los establecimientos donde el puntaje es mayor al nivel de eficacia; mientras que el inferior derecho muestra el caso contrario: aquellas que aparecerían más altas en un ranking de eficacia que uno de puntaje.
Gráfico 1: Percentiles de puntaje y eficacia en escuelas ubicadas en el cuartil superior de alguno de los dos indicadores
La simulación comienza con la matrícula que actualmente posee cada escuela. Suponemos que una proporción rho de las familias reconsidera su elección. Una familia sólo se traslada si existe alguna escuela que se ubica al menos delta percentiles por encima de su actual escuela[5] según la información que se haya publicado: puntaje o eficacia estimada. Entonces, si la familia considera cambiar (ρ), y encuentra una alternativa suficientemente mejor (Δ), y la escuela elegida tiene capacidad, entonces se realiza el cambio de escuela.
Para simplificar la presentación, el Cuadro 1 utiliza un umbral intermedio de delta=10 y, como dijimos, capacidad adicional máxima en 20% de la matrícula inicial.
Cuadro 1
Resultados de la simulación
La primera observación es que rho no coincide con el porcentaje que termina cambiándose. En el escenario intermedio, 20% de las familias podría reconsiderar la elección, pero aproximadamente 11,5% logra concretar el movimiento. El resto no encuentra una alternativa que cumpla simultáneamente con la mejora mínima exigida y la disponibilidad de capacidad. Esto muestra algo sencillo pero importante: el derecho y la voluntad de elegir no generan automáticamente movilidad.
La segunda observación es que la reasignación aumenta la participación privada. Partiendo de aproximadamente 49%, en el escenario intermedio alcanza alrededor de 53%. El movimiento surge porque las escuelas privadas están relativamente más concentradas en la parte alta de la distribución de desempeño. Cuando algunas familias comienzan a buscar establecimientos con mejor desempeño, las privadas aparecen con mayor frecuencia entre los destinos potenciales.
El resultado no depende sólo de una configuración inicial particularmente equilibrada entre ambos sectores. Como ejercicio de sensibilidad, repetimos la simulación sobre una segunda estructura educativa en la que el sector privado concentra alrededor de 31% de la matrícula inicial. Manteniendo mismos parámetros y restricción de capacidad, la participación privada aumenta hasta aproximadamente 34,8% si se informa eficacia y 35,4% si se informa puntaje. La menor presencia inicial privada reduce marginalmente las posibilidades de reasignación, pero no elimina el mecanismo.
Una de las preguntas con las que iniciamos este ejercicio era si publicar resultados brutos o una medida ajustada podía producir patrones de elección diferentes. En el escenario urbano más balanceado, la participación privada resulta 52,8% con eficacia y 53,1% con puntaje: apenas 0,3 puntos porcentuales de diferencia. En la configuración con menor oferta privada —donde puntaje y eficacia presentan algo más de divergencia— la diferencia es de aproximadamente medio punto porcentual. Esto ocurre, en parte, porque puntaje y eficacia generan rankings bastante similares y porque en la simulación se mantiene deliberadamente constante la respuesta de las familias frente a ambos indicadores: la misma proporción reconsidera su elección y se aplica el mismo umbral mínimo de mejora. De este modo, la comparación aísla exclusivamente el efecto de cambiar la señal publicada. Bajo este supuesto, las diferencias resultan moderadas,
Sin embargo, esto no implica que en la práctica ambos tipos de información produzcan la misma respuesta. Como vimos, la evidencia internacional muestra que las familias pueden valorar de manera diferente los niveles de rendimiento y las medidas de eficacia, y que la respuesta a estas últimas depende también de cómo se comunican y comprenden. Un modelo más completo debería, por lo tanto, permitir que la propensión y la intensidad de respuesta a cada indicador difieran entre familias y, eventualmente, según sus características socioeconómicas.
Antes de concluir, conviene subrayar los límites de este ejercicio. Esto no es un pronóstico de lo que produciría la Ley de Libertad Educativa: no estimamos ρ, Δ ni la capacidad de las escuelas para Argentina, y el ejercicio tampoco deja reaccionar a la oferta —en la realidad, una escuela que pierde alumnos podría mejorar, bajar aranceles o cerrar; una con exceso de demanda podría abrir secciones o seleccionar—. Falta además una fuerza clave para los próximos años: la caída demográfica, que va a liberar vacantes y a la vez agravar el problema de escala de las escuelas que pierdan matrícula. Por eso, los resultados son una primera ronda de reasignación entre escuelas existentes, no el nuevo equilibrio del sistema.
Creo que el artículo 71 acierta al requerir información que permita distinguir resultados de composición, y aunque en nuestras simulaciones puntaje y eficacia generan movimientos agregados relativamente similares, no necesariamente identifican a las mismas escuelas como las de mejor desempeño ni, por lo tanto, a las mismas ganadoras y perdedoras de matrícula. Qué información se publica no es entonces neutral, aun cuando su efecto agregado parezca pequeño.
A partir de allí se abre una segunda cuestión que este ejercicio no aborda: qué ocurre con el financiamiento cuando la matrícula se reasigna. Si una parte de los recursos acompaña a los alumnos, las decisiones individuales de las familias terminan incidiendo también sobre la distribución de fondos entre escuelas y sectores. Cuánto, en qué dirección y con qué efectos dependerá de la fórmula de financiamiento que finalmente se adopte. Es un paso siguiente del análisis, porque los movimientos de matrícula que aquí simulamos serían uno de sus insumos.
En este sentido, el ejercicio realizado es sencillo, pero permite ordenar algunas cuestiones que una reforma de esta magnitud debería hacer explícitas. Publicar información no equivale, no es sinónimo de elección, se debe también promover las condiciones que permitan ejercerla[6], entender cómo la información orienta esas decisiones y anticipar qué ocurre cuando miles de elecciones individuales interactúan con una oferta limitada y, eventualmente, con un esquema de financiamiento que sigue a la matrícula.
Nota metodológica
Para cada escuela se observa su matrícula inicial Mj0 y su posición relativa en un indicador de calidad Qj, definido alternativamente como percentil de puntaje promedio o percentil de eficacia estimada.
El ejercicio introduce tres parámetros: (i) ρ (rho), la proporción máxima de familias que reconsideraría su escuela frente a la nueva información. (ii) Δ (delta), la mejora mínima —en percentiles— necesaria para considerar una alternativa. (iii) una restricción de capacidad: ninguna escuela puede recibir nuevos alumnos por más del 20% de su matrícula inicial.
El conjunto de destinos posibles para una escuela j es: Aj(Δ) = {k: Qk ≥ Qj + Δ}: las escuela donde la calidad de la escuela “nueva” sea al menos delta percentiles más alta que la escuela actual.
Si no existe una escuela que cumpla esa condición, no se produce movilidad. Si existen varias, los potenciales alumnos se distribuyen entre ellas proporcionalmente a su matrícula inicial:
Cuando la demanda hacia una escuela supera su capacidad, los flujos se reducen proporcionalmente. Los alumnos que no consiguen vacante permanecen en su escuela de origen. La matrícula final resulta de restar las salidas efectivas y sumar las entradas:
Por construcción, la matrícula total permanece constante. El modelo tampoco introduce una preferencia directa por sector estatal o privado: cualquier cambio en su participación surge de la posición relativa de sus escuelas en el indicador utilizado.
Los valores de ρ, Δ y capacidad son escenarios de sensibilidad.
La literatura respalda la existencia de respuestas parciales a la información, costos de cambio, restricciones en los conjuntos de elección y límites de capacidad, pero no permite trasladar valores específicos al contexto argentino. El ejercicio representa sólo una primera ronda y no incorpora reacciones posteriores de las escuelas, cambios de calidad, apertura o cierre de establecimientos, aranceles, admisión ni la contracción demográfica prevista.
Referencias
Simon Burgess, Ellen Greaves, Anna Vignoles, Deborah Wilson. 2015. What Parents Want: School Preferences and School Choice. The Economic Journal, Volume 125, Issue 587, Pages 1262–1289, https://doi.org/10.1111/ecoj.12153
Abdulkadiroğlu, Atila, Parag A. Pathak, Jonathan Schellenberg, and Christopher R. Walters. 2020. «Do Parents Value School Effectiveness?» American Economic Review 110 (5): 1502–39. DOI: 10.1257/aer.20172040
Ainsworth, Robert, Rajeev Dehejia, Cristian Pop-Eleches, and Miguel Urquiola. 2023. «Why Do Households Leave School Value Added on the Table? The Roles of Information and Preferences.» American Economic Review 113 (4): 1049–82.DOI: 10.1257/aer.20210949
Patrick Agte, Claudia Allende, Adam Kapor, Christopher Neilson, and Fernando Ochoa. 2024. Search and Biased Beliefs in Education Markets. NBER Working Paper 32670, https://doi.org/10.3386/w32670.
Hastings, Justine S. & Weinstein, Jeffrey M. 2008. Information, School Choice, and Academic Achievement: Evidence from Two Experiments. The Quarterly Journal of Economics, 123(4), 1373–1414
[1] https://alejmordu.medium.com/la-libertad-educativa-el-error-de-dar-por-hecho-lo-que-hay-que-construir-975bb9e6f19b
[2] No distinguimos aquí entre quien no quiere, quien no sabe y quien no puede hacerlo. Todos esos mecanismos quedan resumidos en ρ, es una simplificación importante. La literatura muestra precisamente que información, preferencias y restricciones son fenómenos distintos.
[3] Este supuesto tampoco significa afirmar que en la realidad nadie se traslada a una escuela con menor puntaje. La evidencia muestra que eso sucede: las familias eligen escuelas por muchas razones. En Charlotte-Mecklenburg, por ejemplo, Hastings y Weinstein (2008) encuentran una respuesta parcial a la información, no una migración universal hacia las escuelas de mayor puntaje.
[4] Tener en cuenta que la estimación de eficacia, si bien se estimó teniendo en cuenta la estructura multinivel escolar y variables socioeconómicas relevantes, es una primera estimación preliminar para este ejercicio.
[5] Si hay varias alternativas que superan ese umbral, los alumnos se distribuyen entre ellas proporcionalmente a la matrícula inicial de las escuelas receptoras. Esta es simplemente una regla parsimoniosa para el ejercicio; no constituye una estimación de las preferencias de las familias.
[6] Algunas de esas condiciones —estándares comunes con evaluación corregida por contexto, apoyo diferencial a las escuelas con menos capacidad de aprovechar la autonomía, y ponderación efectiva (no solo declarativa) por vulnerabilidad— las desarrollo en “Más autonomía ¿mejor escuela? Lo que dice la evidencia y lo que exige el diseño” (Panorama educativo, Revista Indicadores de Coyuntura, FIEL).
